Revolución en la Seguridad Financiera para Empresas y Clientes: La Evolución Incansable del Aprendizaje Automático en la Lucha contra el Fraude.
En los últimos tiempos, ha habido un cambio notable en el comportamiento del usuario al realizar transacciones financieras. Las instituciones han mejorado cada vez más la atención digital, permitiendo que el usuario realice transacciones sin siquiera tener que salir de casa.
Sin embargo, al mismo tiempo que aumentó la conveniencia de estas acciones, también creció la variedad de fraudes. Por esta razón, fue necesario pensar en estrategias para combatir los fraudes financieras.
La identificación de fraudes financieros se convirtió en un desafío fundamental, incluso para la sostenibilidad del negocio, ya que no solo está en juego el perjuicio financiero, sino también la experiencia del usuario.
Una de las formas de analizar comportamientos en tiempo real y contribuir a la lucha contra estos fraudes es el aprendizaje automático, que cuenta con un aprendizaje continuo y una alta eficacia.
¿Qué es el machine learning?
Para comprender profundamente cómo este concepto puede contribuir en la lucha contra los fraudes financieras, es importante entender el concepto de esta tecnología.
El Aprendizaje Automático es un sistema que puede cambiar o no su comportamiento de manera autónoma en función de su propio aprendizaje. En este caso, la intervención humana no es de gran relevancia.
Este cambio de comportamiento consiste en reglas que tienen como objetivo mejorar una actividad, es decir, el aprendizaje automático busca tomar la mejor decisión para una acción determinada. Y para tomar esa decisión, se basará en un análisis de patrones de datos.
Es importante destacar también que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial no son lo mismo, aunque haya confusión al respecto. La inteligencia artificial es un concepto mucho más amplio que utiliza el aprendizaje automático como uno de sus recursos.
¿Cómo puede ayudar el aprendizaje automático en la lucha contra las fraudes financieros?
Bien, ¿cómo puede contribuir el aprendizaje automático en la lucha contra los fraudes financieros? Antes de responder a esta pregunta, también es importante conocer los fraudes financieros más comunes que afectan a muchas personas:
Robo de identidad:
Esta estafa ocurre cuando alguien roba y utiliza la información personal de otra persona.
Normalmente, el estafador obtiene datos como:
- Número de Identificación Fiscal en México y otros países de América Latina;;
- Números de tarjetas de crédito;
- Datos de cuenta bancaria.
Con este tipo de información en manos del estafador, es posible causar daños financieros a la víctima.
Fraude de RFC, CUIT, NIT o RUC:
En este caso, la práctica implica el robo del RFC, CUIT, NIT, RUC del la víctima. de la víctima. A través de este documento, es posible solicitar tarjetas de crédito, contratar servicios a nombre de la víctima, entre otras cosas. Si la empresa no tiene una seguridad de protección contra fraudes, difícilmente sabrá si el documento se está utilizando legítimamente.
Inyección SQL:
La inyección SQL es muy común en sitios web con poca seguridad de datos. Es una técnica que roba datos de un usuario específico, como contraseñas, nombres de usuario, registros, entre otros. Esta estafa se realiza a través del lenguaje de código SQL, que es un estándar para la creación de bases de datos.
Fraude y clonación de tarjetas de crédito:
Este es un fraude muy común. Los datos del titular de la tarjeta se pueden utilizar para realizar compras en línea o incluso para hacer retiros de efectivo.
Conclusión
El aprendizaje automático se convierte en una herramienta muy importante para esta lucha, ya que el algoritmo analiza el comportamiento de navegación y compra de los clientes, aprendiendo qué pasos son comunes en esa transacción y cuáles no lo son, es decir, comportamientos sospechosos.
Para ejemplificar en la práctica, podemos pensar en una compra realizada con una tarjeta de crédito. La máquina puede aprender los patrones y diferenciar entre una transacción normal y una transacción fraudulenta. Un ejemplo sería un valor muy diferente al promedio realizado con esa tarjeta en un período de tiempo.
Si una persona realiza una transacción con un valor muy alto, algo inusual para ese usuario, la máquina señala un posible fraude.
Sin embargo, simplemente bloquear transacciones sospechosas no es la mejor solución. Esto puede afectar de alguna manera la experiencia del usuario. Lo ideal es detectar y prevenir todo tipo de fraude en tiempo real y con gran precisión.
Si se aplica de manera correcta y estratégica, el aprendizaje automático puede tener una gran claridad al decidir si una transacción en particular es fraudulenta o no. Además, con el tiempo, se adapta a nuevas tácticas de fraude.
Las estafas digitales se han vuelto recurrentes en la actualidad. Existen desde estafas simples hasta las más complejas y laboriosas. Es importante destacar que los delincuentes se adaptan constantemente. Precisamente por esta razón, las tecnologías contra fraudes son indispensables en cualquier negocio.
Sinch es una empresa especializada y líder en mensajería, que utiliza el Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial para contribuir a los objetivos y negocios de nuestros clientes.
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